## EXPLORER

## Pengembangan Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Ketersediaan Ruang Parkir
Sayuti Rahman 1 , Haida Dafitri 2 1,2 Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia
1 masay.ram@gmail.com, 2 aida.stth@gmail.com
*) aida.stth@gmail.com
Abstrak− Informasi ketersediaan ruang parkir sangat dibutuhkan bagi pengendara. Pengendara berkeliling mencari ruang parkir  memberi dampak negatif, diantaranya  adalah kemacetan  lalu  lintas, pemborosan  bahan bakar,  menambah polusi dan bahkan menimbulkan kepanikan pengendara. Klasifikasi ruang parkir dengan baik dan cepat menjadi solusi untuk menyajikan informasi  ketersediaan  ruang  parkir.  Berdasarkan  teknologi  yang  digunakan  klasifikasi  ruang  parkir  bisanya  menggunakan sensor  atau  visi  komputer.  Namun,  visi  komputer  lebih  rendah  dalam  penggunaan  biaya  dikarenakan  sebuah  kamera  dapat mengklasifikasi banyak ruang parkir secara bersamaan. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan sebuah metode yang populer  dalam  penanganan  masalah  visi.  mAlexnet  salah  satu  arsitektur  CNN  yang  berhasil  mengklasifikasi  ruang  parkir dengan  baik,  namun  akurasinya  masih  perlu  ditingkatkan.  Arsitektur  yang  lebih  baik  dari  mAlexnet  perlu  dibuat  untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan klasifikasi. Pada penelitian ini kami merancang sebuah arsitektur CNN yang diberi nama ParkingNet.  Berdasarkan  pengujian  menggunakan  sub  dataset  kamera  B  dari  dataset  CNRPark,  ParkingNet  lebih  baik  dari mAlexnet, baik dari sisi akurasi, jumlah parameter dan FLOPs. ParkingNet berhasil mengungguli akurasi mAlexnet  sebesar 0,68%. Meskipun tidak signifikan, namun ParkingNet lebih cepat dalam klasifikasi dikarenakan jumlah parameter dan FLOPs yang  lebih  kecil.  Jumlah  parameter  ParkingNet  sebesar 4 5 parameter  mAlexnet  dan  jumlah  FLOPs  ParkingNet  sebesar 2 5 mAlexnet. ParkingNet dapat diimplemetasikan pada sistem parkir cerdas untuk mengklasifikasi ruang parkir dengan biaya komputasi yang lebih rendah..
Kata Kunci: Convolutional Neural Network, Ruang Parkir, mAlexnet, Parking Network, Visi Komputer
Abstract− Information on the availability of parking spaces is needed for drivers. Drivers walking around looking for parking spaces  have  negative  impacts,  including  traffic  jams,  waste  of  fuel,  increasing  pollution  and  even  causing  driver  panic. Classification of parking spaces properly and quickly becomes a solution to present information on the availability of parking spaces. Based on the technology used, parking space classification usually uses sensors or computer vision. However, computer vision is lower in cost usage because a single camera can classify multiple parking spaces simultaneously. Convolutional Neural Network  (CNN)  is  a  popular  method  in  dealing  with  vision  problems.  mAlexnet  is  one  of  the  CNN  architectures  that  has succeeded in classifying parking spaces well, but its accuracy still needs to be improved. A better architecture of mAlexnet needs  to  be  made  to  improve  classification  accuracy  and  speed.  In  this  study,  we  designed  a  CNN  architecture  named ParkingNet. Based on testing using sub-dataset camera B from the CNRPark dataset, ParkingNet is better than mAlexnet, both in  terms  of  accuracy,  the  number  of  parameters,  and  FLOPs.  ParkingNet  managed  to  outperform  mAlexnet's  accuracy  by 0.68%. Although not significant, ParkingNet is faster in classification due to the smaller number of parameters and FLOPs. The number of ParkingNet parameters is 4/5 mAlexnet parameters and the number of ParkingNet FLOPs is 2/5 mAlexnet. ParkingNet can be implemented in a smart parking system to classify parking spaces with lower computational costs.
Keywords : Convolutional Neural Network, Parking Spaces, mAlexnet, Paking Network, Computer Vision

## 1. PENDAHULUAN
Masalah lingkungan yang sering terjadi  di  kota akibat  urbanisasi adalah ketersediaan lahan,  kualitas air  bersih,  pencemaran  polusi  udara,  kebisingan  dan  pembuangan  limbah  [1].  Salah  satu  faktor  penyebab masalah  ini  adalah  kendaraan  bermotor.  Indonesia  sebagai  sebuah  negara  yang  sedang  berkembang  dengan jumlah penduduk  yang  relatif  besar  menyebabkan  kebutuhan  kenderaan  juga  makin  besar. Berdasarkan data  Badan  Pusat  Statistik  pertumbuhan  kendaraan  di  Indonesia  dalam  sepuluh  tahun  terakhir  rata-rata  9%, dengan jumlah total mencapai 133.6 juta kendaraan pada tahun 2019. Dengan pertumbuhan jumlah kendaraan seperti  ini  mengakibatkan  polusi  udara,  kebisingan,  kekurangan  lahan  parkir,  kemacetan  lalu  lintas  dan penggunakan  bahan  bakar  mengalami  peningkatan.  Gas  buang  kendaraan  merupakan  sumber  utama  karbon dioksida antropogenik (CO2) di  kota-kota metropolitan [2]  yang membahayakan bagi  kesehatan masyarakat. Selain itu, emisi dan penggunaan bahan bakar kendaraan juga mengalami peningkatan [3].
Beberapa  penelitian  telah  dikembangkan  untuk  meningkatkan  kehandalan  sistem  parkir  cerdas. Penelitian  ini  antara  lain  deteksi  ketersediaan  ruang  parkir,  parkir  meter,  Crowdsensing,  pengembangan kendaraan yang terintegrasi, simulasi dan analisa data parkir dan kompetisi dalam memesan ruang parkir yang tersedia.  Sebagian  besar  implementasi  parkir  pintar  fokus  pada  teknologi  penginderaan  dan  pengembangan aplikasi seluler [4].

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)
Deteksi ketersediaan ruang parkir merupakan bagian penting dalam sistem parkir cerdas. Hal ini dapat memberi  informasi  kepada  pengendara  berupa  ketersedian  ruang  parkir  yang  dapat.  Berdasarkan  teknologi, deteksi ruang  parkir biasanya terbagi dua yaitu berbasis sensor atau berbasis visi komputer. Penggunaan visi komputer lebih hemat biaya dikarenakan sebuah kamera dapat mengklasifikasi banyak ruang parkir sekaligus. Pendeteksian ruang parkir menggunakan visi komputer atau penginderaan telah banyak dikembangkan. Antara lain,  deteksi  ruang  parkir  dengan  image  subtraction[5],  deteksi  dengan  memberi  tanda  pada  area  parkir  [6], pendekatan adaptif yang menyatakan batasan ruang dengan kubus [7], menggunakan algoritma pengenalan fitur seperti deep learning [8] dan banyak lainnya.
Deep Learning sangat efektif dalam meyelesaikan masalah visi, salah satunya adalah mengekploitasi Convolutional Neural Networks (CNN) [9]. CNN yang khusus dibuat untuk mengenali ketersedian ruang parkir yang pertama kali dilakukan adalah mAlexnet dan mLenet[8], [10]. mAlexnet dan mLenet mengambil nama dari Alexnet yang tertera dalam  dan Lenet. Kinerja mAlexnet lebih baik dari mLenet dengan akurasi terbaik mAlexnet 0,996 dan mLenet 0,993 pada satu kamera, sedangkan pada multi kamera mAlexnet 0,907 dan mLenet 0,843.  mAlexnet    memiliki  kecepatan  15  detik  dalam  mendeteksi  ruang  parkir  pada  kamera  realtime menggunakan  Rasberry  Pi  3b  dengan  arsitektur  kira-kira 1 1340 parameter  Alexnet.  mAlexnet  dan  Alexnet memiliki akurasi yang baik dengan beberapa percobaan keduanya memiliki perbedaan akurasi berkisar 1% untuk klasifikasi  database  CNRPark.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  sebuah  arsitektur  yang  mampu mengklasifikasi  ruang  parkir  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dan  dapat  diimplemetasikan  pada perangkat komputasi rendah seperti Raspberry PI.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam mendesain Arsitektur CNN untuk klasifikasi ruang parkir dengan performa yang lebih baik dari penelitian sebelumnya dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1 merupakan tahapan penelitian yang  disajikan  secara  ringkas.  Pada  tahap  desain  adalah  menyusun  komponen  CNN  yang  terdiri  dari  Lapisan konvolusi, fully connected, fungsi aktivasi dan lainnya.  Desain Arsitektur CNN disesuaikan dengan kebutuhan untuk  klasifikasi  ruang  parkir,  sehingga  arsitektur  ini  diberi  nama  ParkingNet.  kemudian,  melakukan pelatihan ulang  mAlexnet  dengan  dataset  yang  sama.  Performa  ParkingNet  dibandingkan  mAlexnet  untuk  melihat peningkatan yang dicapai. Performa CNN diukur dengan akurasi, jumlah parameter dan floating point operations (FLOPs).

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2  Arsitektur ParkingNet
Arsitektur  ParkingNet yang dirancang untuk meningkatkan akurasi klasifikasi ruang parkir terdiri dari empat lapisan konvolusi.  Lapisan pertama menggunakan kernel 3x3 sebanyak 30 dengan padding 4, diikuti fungsi aktivasi Leakyrelu, LRN dan max pooling. Lapisan konvolusi kedua  dan ketiga sama dengan lapisan konvolusi pertama. Namun, pada lapisan konvolusi kedua dan ketiga menggunakan padding 1. Lapisan konvolusi keempat menggunakan kernel 3 x3 sebanyak 15. Hasil dari lapisan konvolusi dikirim ke lapisan fully connected. Lapisan fully connected yang digunakan sama dengan mAlexnet. Citra input merupakan citra RGB dengan ukuran 224 x 224 pixel. Arsitektur ParkingNet disajikan pada Gambar 2.
Desain Arsitektur
ParkingNet
Training Ulang mAlexnet Bandingkan Performa ParkingNet dengan mAlexnet Laporan dan Hasil

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)

## Gambar 2. Arsitektur ParkingNet

## 2.3 Dataset
Dataset yang digunakan dalam pengujian adalah CNRPark, sub dataset  kamera B [8]. CNRPark terdiri dari dua kamera A dan B. Hasil pengujian yang dilakukan bahwa Kamera A lebih mudah diklasifikasi daripada Kamera B  [11],  [12].  oleh  sebab  itu, pada  penelitian  ini  digunakan  Kamera  B  untuk  menunjukan  performa  terbaik dari arsitektur yang dibuat.  Kamera B memiliki total 6.413 gambar slot parkir yang terdiri dari 1.632 slot kosong dan 4,781 slot terisi kendaraan. Image slot yang diambil dengan Kamera B ditampilkan pada Gambar 3 berikut.

## Gambar 3 Beberapa image slot parkir diambil dengan Kamera B

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dilakukan dengan mencoba arsitektur terbaik. Perancangan arsitektur dengan mengkombinasikan parameter  CNN.  Berbagai  percobaan  kombinasi  kernel,  padding,  stride,  fungsi  kativasi,  nirmalisasi  dan fully connected untuk mendapatkan arsitektur ParkingNet. Arsitektur yang paling optimal disajikan dalam  artikel ini. Pengukuran  performa  arsitektur  yang  dibangun  adalah  membandingkan  akurasi,  jumlah  parameter  dan  FLOPs. Akurasi  mAlexnet  dibandingkan  dengan  akurasi  dari  arsitektur  ParkingNet.  Pengujian  yang  dilakukan  untuk klasifikasi ruang parkir menggunakan dataset kamera B CNRPark.

## 3.1 Perbandingan Akurasi CNN
Akurasi merupakan hal terpenting dalam klasifikasi objek. Sebuah metode dikatakan baik apabila akurasi dalam  klasifikasi  baik.  Semakin  tinggi  akurasi  maka  semakin  baik  metode  klasifikasi  yang  digunakan.  akurasi ParkingNet lebih baik dari mAlexnet. ParkingNet memiliki akurasi sebesar 98,70%, sedangkan mAlexnet 98,02%. Berdasarkan pelatikan akurasi dan error validasi tiap Arsitektur disajikan dalam grafik pada Gambar 4 Berikut.

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)
Gambar 4 Perbandingan Akurasi Validasi mAlexnet dan ParkingNet
Gambar  4  menujukan  bahwa  perbedaan  akurasi  antara  kedua  arsitektur  tidak  begitu  terlihat.  Namun ParkingNet  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  0,68%  dari  mAlexnet.  Meskipun  tidak  signifikan,  ini menunjukan bahwa akurasi mAlexnet masi dapat ditingkatkan.

## 3.2 Perbandingan Jumlah Parameter dan FLOPs
Jumlah  parameter  dan  FLOPs  dapat  mempengaruhi  ukuran  file  dan  kecepatan.  Semakin  kecil  jumlah parameter semakin kecil ukuran file. Begitu juga FLOPs, semakin kecil ukuran FLOPs maka semakin cepat proses komputasi dilakukan sehingga waktu klasifikasi menjadi lebih cepat. Jumlah parameter ParkingNet disajikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Jumlah parameter tiap lapisan ParkingNet Layer (type) Output Shape Jumlah Parameter Conv2d-1 [-1, 30, 56, 56] 840 MaxPool2d-2 [-1, 30, 27, 27] 0 LocalResponseNorm-3 [-1, 30, 27, 27] 0 Conv2d-4 [-1, 30, 25, 25] 8.130 MaxPool2d-5 [-1, 30, 12, 12] 0 LocalResponseNorm-6 [-1, 30, 12, 12] 0 Conv2d-7 [-1, 30, 10, 10] 8.130 LocalResponseNorm-8 [-1, 30, 10, 10] 0 Conv2d-9 [-1, 15, 8, 8] 4.065 MaxPool2d-10 [-1, 15, 3, 3] 0 LocalResponseNorm-11 [-1, 15, 3, 3] 0 Linear-12 [-1, 48] 6.528 Linear-13 [-1, 2] 98 Total 27.791
Berdasarkan Tabel 1, dapat dilihat jumlah parameter tiap lapisan ParkingNet. jumlah parameter ParkingNet sangat  kecil  dikarenakan  semua  lapisan  konvolusi  menggunakan  filter  dengan  ukuran  3  x  3.  Berbeda  dengan mAlexnet  yang  menggunakan  filter  yang  berbeda  tiap  lapis  konvolusi,  yaitu  11  x  11,  5  x  5  dan  3  x  3,  hal  ini dikarenakan  mAlexnet  mengadopsi  konsep  Alexnet  [13].  Ukuran  filter  yang  digunakan  mempengaruhi  jumlah parameter,  semakin  besar  filter,  semakin  besar  pula  parameter  yang  digunakan.  berikut  jumlah  parameter mAlexnet disajikan pada Tabel 2.
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% 0 50 100 150 200 Akurasi mAlexnet Error mAlexnet Akurasi ParkingNet Error ParkingNet Akurasi Akurasi Iterasi

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)
Tabel 2 Jumlah parameter tiap lapisan mAlexnet Layer (type) Output Shape Jumlah Parameter Conv2d-1 [-1, 16, 54, 54] 5.824 MaxPool2d-2 [-1, 16, 26, 26] 0 LocalResponseNorm-3 [-1, 16, 26, 26] 0 Conv2d-4 [-1, 20, 22, 22] 8.020 MaxPool2d-5 [-1, 20, 10, 10] 0 LocalResponseNorm-6 [-1, 20, 10, 10] 0 Conv2d-7 [-1, 30, 8, 8] 5.430 MaxPool2d-8 [-1, 30, 3, 3] 0 LocalResponseNorm-9 [-1, 30, 3, 3] 0 Linear-10 [-1, 48] 13.008 Linear-11 [-1, 2] 98 Total 32.380
Berdasarkan Tabel 1 dan Tabel 2, dapat dilihat bahwa ParkingNet memiliki jumlah parameter yang lebih sedikit. Kemudian kami menguji FLOPs tiap arsitektur yang menunjukan bahwa ParkingNet lebih sedikit jumlah operasinya, yaitu 9 juta FLOPs, sedangkan mAlexnet 21 juta. Perbandingan seluruh indikator performansi CNN disajikan pada Table 3 berikut.
Tabel 3 Perbadingan ParkingNet dengan mAlexnet Nama Arsitektur Akurasi Jumlah Parameter FLOPs mAlexnet 98,02 % 32.380 21.329.778 ParkingNet 98,7 % 27.791 9.005.876
Berdasarkan Tabel 3, ParkingNet unggul dari mAlexnet dalam akurasi. ParkingNet juga lebih cepat dalam klasifikasi  objek  dikarenakan  jumlah  parameter  dan  FLOPs  lebih  sedikit  dari  mAlexnet.  Hal  ini  menunjukan bahwa ParkingNet lebih baik untuk diterapkan pada sistem parkir cerdas dan dapat diterapkan dengan perangkat komputasi rendah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  menggunakan  sub  dataset  kamera  B  dari  dataset  CNRPark,  ParkingNet  lebih  baik  dari mAlexnet, baikdari sisi akurasi, jumlah parameter dan FLOPs. ParkingNet berhasil mengungguli akurasi mAlexnet sebesar 0,68%. Meskipun tidak signifikan, namun ParkingNet lebih cepat dalam klasifikasi dikarenakan jumlah parameter dan FLOPs yang lebih kecil. Jumlah parameter ParkingNet sebesar 4 5 parameter mAlexnet dan jumlah FLOPs  ParkingNet  sebesar 2 5 mAlexnet.  ParkingNet  dapat  diimplemetasikan  pada  sistem  parkir  cerdas  untuk mengklasifikasi  ruang  parkir  dengan  biaya  komputasi  yang  lebih  rendah.  Penelitian  ini  hanya  menggunakan sebagian kecil dataset CNRPark. Diharapkan pada penelitian yang akan datang dapat menguji seluruh dataset dan dapat diimplementasikan di area parkir yang ada di Indonesia. Selain itu, pada penelitian yang akan datanng dapat membuat arsitektur CNN yang lebih baik akurasi dan lebih cepat proses klasifikasinya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Harapan Medan yang telah memberi dana penelitian ini sehingga peneliti dapat menyelesaikan penelitian ini dengan baik. Kepada  Dekan  Fakultas  Teknik  dan  Komputer  Universitas  Harapan  Medan  diucapkan  terima  kasih  telah memberikan fasilitas penelitian baik ruangan maupun peralatan. Kepada rekan-rekan dosen dan peneliti semoga tetap semangat dan saling memberi dukungan untuk menciptakan hasil penelitian yang baik.

## REFERENCES
[1] S. Uttara, N. Bhuvandas, and V. Aggarwal, “Impacts of urbanization on environment,” Int. J. Res. Eng. Appl. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 1637–1645, 2012.
[2] A. Kakouei, A. Vatani, and A. K. Bin Idris, “An estimation of traffic related CO 2 emissions from motor vehicles in the capital city of, Iran,” Iranian J. Environ. Health Sci. Eng. , vol. 9, no. 1, p. 13, 2012.
[3] I. Sukarno, H. Matsumoto, and L. Susanti, “Transportation energy consumption and emissions-a view from city of Indonesia,” Futur. Cities Environ. , vol. 2, no. 1, p. 6, 2016.
[4] T. Lin, H. Rivano, and F. Le Mouël, “A survey of smart parking solutions,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. , vol.

## EXPLORER
18, no. 12, pp. 3229–3253, 2017.
[5] Y.-Y. Chiang and C. A. Knoblock, “A general approach for extracting road vector data from raster maps,” Int. J. Doc. Anal. Recognit. , vol. 16, no. 1, pp. 55–81, 2013.
[6] L. Zhang, X. Li, J. Huang, Y. Shen, and D. Wang, “Vision-based parking-slot detection: a benchmark and a learning-based approach,” Symmetry (Basel). , vol. 10, no. 3, p. 64, 2018.
[7] I. Masmoudi and A. Wali, “Vision Based Approach for Adaptive Parking Lots Occupancy Estimation,” Pattern Recognit. Image Anal. , vol. 29, no. 3, pp. 515–522, 2019.
[8] G. Amato, F. Carrara, F. Falchi, C. Gennaro, C. Meghini, and C. Vairo, “Deep learning for decentralized parking lot occupancy detection,” Expert Syst. Appl. , vol. 72, pp. 327–334, 2017.
[9] S. Rahman, M. Ramli, F. Arnia, R. Muharar, M. Zen, and M. Ikhwan, Convolutional Neural Networks Untuk Visi Komputer Jaringan Saraf Konvolusional untuk Visi Komputer (Arsitektur Baru, Transfer Learning, Fine Tuning, dan Pruning) . Deepublish, 2021.
[10] G. Amato, F. Carrara, F. Falchi, C. Gennaro, and C. Vairo, “Car parking occupancy detection using smart camera networks and deep learning,” in 2016 IEEE Symposium on Computers and Communication (ISCC) , 2016, pp. 1212– 1217.
[11] S. Rahman, M. Ramli, F. Arnia, A. Sembiring, and R. Muharar, “Convolutional Neural Network Customization for Parking Occupancy Detection,” in 2020 International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICELTICs) , 2020, pp. 1–6.
[12] S. Rahman, M. Ramli, F. Arnia, R. Muharar, and A. Sembiring, “Performance analysis of mAlexnet by training option and activation function tuning on parking images,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1087, no. 1, p. 012084, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1087/1/012084.
[13] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” in Advances in neural information processing systems , 2012, pp. 1097–1105.